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Joseph Redmon

2014-10-26 edbccdfcaf46f11e631afe98796f3e6e170da5d0

 src/convolutional_layer.c

@@ -2,6 +2,7 @@
#include "utils.h"
#include "mini_blas.h"
#include <stdio.h>
#include <time.h>

int convolutional_out_height(convolutional_layer layer)
{
@@ -195,13 +196,14 @@
        b = layer.delta;
        c = layer.col_image;

        memset(delta, 0, layer.batch*layer.h*layer.w*layer.c*sizeof(float));

        for(i = 0; i < layer.batch; ++i){
            gemm(1,0,m,n,k,1,a,m,b,n,0,c,n);
            b += k*n;
            c += m*n;
        }

        memset(delta, 0, layer.batch*layer.h*layer.w*layer.c*sizeof(float));

        col2im_cpu(layer.col_image, layer.batch, layer.c,  layer.h,  layer.w,  layer.size,  layer.stride, layer.pad, delta);
    }
}
@@ -210,7 +212,7 @@
{
    int size = layer.size*layer.size*layer.c*layer.n;
    axpy_cpu(layer.n, layer.learning_rate, layer.bias_updates, 1, layer.biases, 1);
    scal_cpu(layer.n,layer.momentum, layer.bias_updates, 1);
    scal_cpu(layer.n, layer.momentum, layer.bias_updates, 1);

    scal_cpu(size, 1.-layer.learning_rate*layer.decay, layer.filters, 1);
    axpy_cpu(size, layer.learning_rate, layer.filter_updates, 1, layer.filters, 1);
@@ -340,6 +342,8 @@
    check_error(cl);
}

//#define TIMEIT

void forward_convolutional_layer_gpu(convolutional_layer layer, cl_mem in)
{
    int i;
@@ -348,10 +352,21 @@
    int n = convolutional_out_height(layer)*
        convolutional_out_width(layer);

    //cl_write_array(layer.filters_cl, layer.filters, m*k);
    //cl_write_array(layer.biases_cl, layer.biases, m);
    bias_output_gpu(layer);

    #ifdef TIMEIT
    clock_t time = clock();
    printf("Forward\n");
    #endif

    im2col_ongpu(in, layer.batch, layer.c,  layer.h,  layer.w,  layer.size,  layer.stride, layer.pad, layer.col_image_cl);

    #ifdef TIMEIT
    clFinish(cl.queue);
    printf("Im2col %f\n", sec(clock()-time));
    time = clock();
    #endif

    for(i = 0; i < layer.batch; ++i){
        cl_mem a = layer.filters_cl;
        cl_mem b = cl_sub_array(layer.col_image_cl, i*k*n, k*n);
@@ -360,8 +375,14 @@
        clReleaseMemObject(b);
        clReleaseMemObject(c);
    }
    #ifdef TIMEIT
    clFinish(cl.queue);
    printf("Gemm %f\n", sec(clock()-time));
    #endif
    activate_array_ongpu(layer.output_cl, m*n*layer.batch, layer.activation);
    #ifdef TIMEIT
    cl_read_array(layer.output_cl, layer.output, m*n*layer.batch);
    #endif
}

void backward_convolutional_layer_gpu(convolutional_layer layer, cl_mem delta_cl)
@@ -384,9 +405,7 @@
        clReleaseMemObject(a);
        clReleaseMemObject(b);
    }
    cl_read_array(layer.filter_updates_cl, layer.filter_updates, m*n);
    cl_read_array(layer.bias_updates_cl, layer.bias_updates, m);
    
    //cl_read_array(layer.delta_cl, layer.delta, m*k*layer.batch);

    if(delta_cl){
        m = layer.size*layer.size*layer.c;
@@ -395,17 +414,44 @@
            convolutional_out_width(layer);

        for(i = 0; i < layer.batch; ++i){
            a = layer.filters_cl;
            b = cl_sub_array(layer.delta_cl, i*k*n, k*n);
            c = cl_sub_array(layer.col_image_cl, i*m*n, m*n);
            cl_mem a = layer.filters_cl;
            cl_mem b = cl_sub_array(layer.delta_cl, i*k*n, k*n);
            cl_mem c = cl_sub_array(layer.col_image_cl, i*m*n, m*n);

            gemm_ongpu(1,0,m,n,k,1,a,m,b,n,0,c,n);
            clReleaseMemObject(b);
            clReleaseMemObject(c);
        }
        col2im_gpu(layer.col_image_cl, layer.batch, layer.c,  layer.h,  layer.w,  layer.size,  layer.stride, layer.pad, delta_cl);

        scal_ongpu(layer.batch*layer.h*layer.w*layer.c,0,delta_cl, 1);
        col2im_ongpu(layer.col_image_cl, layer.batch, layer.c,  layer.h,  layer.w,  layer.size,  layer.stride, layer.pad, delta_cl);
    }
}

void pull_convolutional_layer(convolutional_layer layer)
{
    cl_read_array(layer.filters_cl, layer.filters, layer.c*layer.n*layer.size*layer.size);
    cl_read_array(layer.biases_cl, layer.biases, layer.n);
}

void push_convolutional_layer(convolutional_layer layer)
{
    cl_write_array(layer.filters_cl, layer.filters, layer.c*layer.n*layer.size*layer.size);
    cl_write_array(layer.biases_cl, layer.biases, layer.n);
}

void update_convolutional_layer_gpu(convolutional_layer layer)
{
    int size = layer.size*layer.size*layer.c*layer.n;
    axpy_ongpu(layer.n, layer.learning_rate, layer.bias_updates_cl, 1, layer.biases_cl, 1);
    scal_ongpu(layer.n,layer.momentum, layer.bias_updates_cl, 1);

    scal_ongpu(size, 1.-layer.learning_rate*layer.decay, layer.filters_cl, 1);
    axpy_ongpu(size, layer.learning_rate, layer.filter_updates_cl, 1, layer.filters_cl, 1);
    scal_ongpu(size, layer.momentum, layer.filter_updates_cl, 1);
    pull_convolutional_layer(layer);
}


#endif